文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于对比学习的时间序列异常检测方法

同时，还提出了通道独立补丁来增强时间序列中的局部语义信息。在注意模块中提出了多尺度的算法，以减少补丁过程中的信息丢失。 优化：基于两个分支的相似性，设计了一个有效且鲁棒的损失函数。...深度学习方法包括使用自动编码器、变分自动编码器（VAEs）和循环神经网络（RNNs），如长短期记忆（LSTM）网络。...我们可以通过一个精心设计的表示差异标准来区分异常点和正常点。至于异常标准，我们基于两种表示之间的差异来计算异常分数，并使用先验阈值进行异常检测。 图2：DCdetector框架的工作流程。...实验结果表明，与各种最先进的算法相比，DCdetector在七个基准数据集上实现了最佳或可比的性能。 表1：对真实世界的多变量数据集的总体结果。性能从最低到最高。P、R和f1是精度、查全率和f1分数。...R_A_R和R_A_P分别为Range-AUC-ROC和Range-AUC-PR [49]，分别表示基于ROC曲线和PR曲线下的标签转换的两个分数。

52520

还在脑补画面？这款GAN能把故事画出来

这里需要解决两个问题： 如何在背景改变时有效地更新语境信息。 如何在生成每张图像时将新的输入和随机噪声结合，从而可视化角色的变化（变化可能非常大）。...为了解决这两个问题，研究人员使用了一种基于深度 RNN 的语境编码器结构，用于在序列图像生成过程中捕捉语境信息。 这个深度循环神经网络包括两个隐藏层。...实验 数据集 由于没有现有的数据集进行训练，研究人员根据现有的 CLEVR [19] 和 Pororo [21] 数据集进行了修改，制作了 CLEVR-SV 和 Pororo-SV 两个数据集。...整个数据集有 16K 个时长一秒的视频片段，以及 13 个不同角色，而手写描述平均有 13.6 个词，包括发生了什么，以及视频中是哪个角色。这些视频片段总共组成了 408 个故事。 ?...表 1：不同模型的生成结果和真实结果的结构相似性（SSIM）分数。 Pororo-SV 结果 ? 图 6：两个故事中，不同模型的生成结果对比。 ? 表 2：角色分类准确率。

75430
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

在Python中如何差分时间序列数据集

– Forecasting: principles and practice215页 通过从当前观察中减去先前观察值来实现差分。...手动差分 我们可以手动差分数据集。这涉及开发一个创建差分数据集的新函数。该函数将通过你提供的序列循环，并以指定的间隔或延迟计算差分值。 我们用名为difference（）的函数实现此过程。...，函数开始差分数据集，以确保实际上可以计算差分值。...自动差分 Pandas库提供了一种自动计算差分数据集的功能。这个diff（）函数是由Series和DataFrame对象提供。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。

5.6K40

MuRP | 双曲空间下知识图谱链路预测新方法

1 研究背景 然而，在分层多关系图数据结构中，双曲空间嵌入方法性能却不如欧几里得模型。因为在双曲空间中很难找到一种方式来表示跨关系共享的实体(节点)，使得它们在不同的关系下形成不同的层次。...这两个模型都用来训练最小化伯努利负对数似然损失，计算方法如式6所示： ? 其中，p是预测概率，y是指示样本是正还是负的二进制标签，N是训练样本的数量。...3 实验 3.1 数据集 文章首先使用标准WN18RR和FB15k-237数据集测试庞加莱和欧几里得模型在知识图谱链接预测任务中的性能。...实验发现，这两个模型在WN18RR数据集的最佳学习率为50。在FB15k-237数据集的最佳学习率为10。实验将批次大小设置为128，负样本数为50，MuRP的曲率设置为c=1。...该分数仅针对有向网络定义，并且测量其中存在有向路径x→y而不存在y→x的节点对。对于所有有向非循环图，该分数取值为1，对于圈和环，该分数取值为0。

1.9K60

超强，必会的机器学习评估指标

适用于不平衡数据。然而，它应该与其他指标结合起来，因为高召回率可能会以牺牲不平衡数据集的精度为代价。1.6 F1-分数 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了平衡两者的单一指标。...调整R平方的计算公式是这样的：N是数据点的数量。k是特征的数量。调整后的 R-Squared 可以通过惩罚具有过多特征的模型来帮助防止过度拟合。...在 Python 中，我们可以根据 R 平方分数来计算它：from sklearn.metrics import r2_score # 计算模型的R平方值，即模型的解释能力r_squared = r2_...数据分布情况：面对不平衡数据时，某些指标（如F1分数、精确度、召回率或AUC）可能更加有效，因为它们对类不平衡的敏感度较低。...具体到每个指标，我们讨论了：分类指标：介绍了分类任务中的基本概念，如真正例、假正例、真反例、假反例，以及衡量这些分类结果的准确度、混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数和AUC。

11200

CTPN论文翻译——中文版

生成类别不可知目标提议的选择性搜索（SS）[4]是目前领先的目标检测系统中应用最广泛的方法之一，如CNN（R-CNN）[6]及其扩展[5]。...在卷积层中使用滑动窗口允许它共享卷积计算，这是减少昂贵的基于滑动窗口的方法的计算量的关键。 通常，滑动窗口方法采用多尺度窗口来检测不同尺寸的目标，其中一个窗口尺度被固定到与目标的尺寸相似。...训练集有1000张图像，剩余的500张图像用于测试。这个数据集比以前的数据集更具挑战性，包括任意方向，非常小的尺度和低分辨率的文本。Multilingual场景文本数据集由[24]收集。...表1：ICDAR 2013的组件评估以及在SWT和MULTILENGUAL数据集上的最新成果。 ? 4.3 循环连接文本提议 我们讨论循环连接对CTPN的影响。...图5：CTPN在几个具有挑战性的图像上的检测结果，包括多尺度和多语言文本行。黄色边界框是真实值。 全面评估是在五个基准数据集上进行的。图像分辨率在不同的数据集中显著不同。

1.3K10

代数运算对应于认知运算，使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA

信号可以以不同的方式混合，通过绑定保持相似性，或者通过绑定破坏相似性。 脑功能的大部分计算理论，如贝叶斯推理、预测编码等。，需要神经元群体活动的功能编码。...在本⽂中，我们讨论如何在向量空间中表⽰连续数据和函数，以及如何通过 VSA 代数来操作它们的问题。我们开发了⼀种新的向 量空间函数计算框架，与 VSA 类⽐，我们将其称为向量函数架构 (VFA)。...值得注意的是，通过在FPE中非均匀采样基向量，可以轻松构建具有各种不同应用的VFA的核。在第6节中，我们描述了如何在VFA中解码和去噪给定的向量。解码提供了VFA计算的透明性。...这种编码策略确保了不同符号的表示是良好分离的，其中符号的相似性通常通过向量之间的内积来衡量，或者内积的简单函数，如余弦相似性。在这里，我们通常使用带有模型依赖的归一化因子的内积来表示相似性。...5.4 塑造多维FPE的核 多维核可以通过塑造构成它们的一维核来塑造，如第5.2节所述。进一步地，可以通过从联合相位分布中采样不同维度的FPE的基向量来产生非笛卡尔核，该联合相位分布不分解。

9110

比较R语言机器学习算法的性能

使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。...仔细比较机器学习模型 当你有了新数据集，使用多种不同的图形技术可视化数据是个好主意，你可以从不同角度来观察数据。 这种想法也可以用于模型选择。...你应该使用不同的方法来进行估计机器学习算法的准确率，依此来选择一到两个模型。 你可以使用不同的可视化方法来显示平均准确率、方差和模型精度分布的其他性质。...比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中，你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究，你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。...比较模型：使用8种不同的技术比较训练得到的模型。 准备数据集 本研究案例中使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集，可在UCI机器学习库中获取。也可在R中的mlbench包中获取。

1.4K60

OCR大突破：Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

与其他工作不同的是，我们在此不使用显式循环神经网络结构 (如 LSTM 或 GRU) 或任何的注意力机制，而直接生成每个字符的概率。...训练时，我们采用 CTC 损失函数，通过边缘化所有可能对齐的路径集合来计算给定标签的条件概率，这就能够使用动态编程进行有效地计算。...，如调整大小和规范化来进一步处理。...表3 使用 ResNet-18 和 Shuffle 结构的 Faster R-CNN 在 COCO-Text 数据集上评估结果。...▌ 模型识别性能 下表4，表5分别展示了在不同数据集上模型的识别性能以及结合检测和识别系统检测到的词召回率下降的归一化幅度。 表4不同数据集上模型的识别性能。

2.5K70

【技术分享】交换最小二乘

图3.2描述了如何在分区的情况下通过U来求解V，注意节点之间的数据交换量减少了。使用这种分区结构，我们需要在原始打分数据的基础上额外保存一些信息。   ...打分数据在用户的InBlock和商品的InBlock各存了一份，但分区方式不同。这么做可以避免在迭代过程中原始数据的交换。   下面介绍获取InBlock和OutBlock的方法。...因为在第（5）步中构建最小二乘的讲解中，我们会用到这两部分数据。   下面的代码用来求商品的InBlock信息。...所以spark实现中，是使用三个数组来存储打分的，如([v1, v2, v1, v2, v2], [u1, u1, u2, u2, u3], [r11, r12, r21, r22, r32])。...集，用户id集对应的编码集，打分集）， 如，([v1, v2, v1, v2, v2], [ui1, ui1, ui2, ui2, ui3], [r11, r12, r21, r22, r32])。

1.3K40

机器学习帮助WebRTC视频质量评价

在文献【15】中，作者依靠许多基于比特流的特征来评估接收视频的损伤以及这些损伤如何影响感知视频质量。 论文【16】提出了音频和视频指标的组合来评估视听质量。评估已在两个不同的数据集上进行。...两个数据集的最佳组合是RSESQA的块状模糊。 最近在移动宽带网络上评估WebRTC视频流体验质量的实验已在文献【24】中发表。...NARVAL TRAINING：密集深度神经网络图 对于特征提取部分，我们选择了在不同图像质量数据集上发布和评估的度量和特征。...在我们的数据库的视频上计算它们之后，我们存储了数据以便能够在训练部分中重复使用它们。然后可以处理数据以用于我们的训练模型，例如取得视频上的特征的均值。...III.2 结果 首先针对训练集（即具有已知分数的集合）进行验证，以查看我们计算的视频质量是否与已知值匹配，如下所示。

84240

ECCV2020 | 将投票机制引入自下而上目标检测，整合局部和全局信息

同时，在另一项任务（即通过将HoughNet的投票vote模块集成到两个不同的GAN模型中，可以生成“照片标签”图像，并显示在两种情况下准确性都得到了显着提高。...目前最先进的物体检测器依靠局部（或短距离）的visual evidence（如自上而下的方法）或重要的关键点如角点（如自下而上的方法）来决定该位置是否有物体。...具体来说，将投票模块集成到两个不同的GAN模型(CycleGAN和Pix2Pix)中，结果表明，这两种情况下的性能都有所提高。...在实验中，使用了不同的vote ∆r(i)表示第i个像素的相对空间坐标。...将投票字段放置在以位置（i，j）为中心的2D地图上时，区域标记要投票的目标区域，可通过将坐标偏移量∆r（·）加到（i，j）来计算其坐标。

71430

决策树原理及Python代码实现

在我们构建决策树的过程中，对某个动物，只有两个特征都为“是”时，才将其判定为鱼类。...我们将对每个特征划分数据集的结果计算一次信息熵，然后判断哪个特征划分数据集是最好的划分方式（根据信息熵判断，信息熵越小，说明划分效果越好）。...shanCarry+=prob*calcshan(subData) #计算第i个特征的信息熵 outValue=shanInit-shanCarry #原始数据信息熵与循环中的信息熵的差...其工作原理如下：得到原始数据集，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。...[key],label,testVec) #递归函数中只有输入的第一个参数不同，不断向字典内层渗入 else: classLabel=secondDict

96710

【前沿】R-FCN每秒30帧实时检测3000类物体，马里兰大学Larry Davis组最新目标检测工作

为了获得RoI的检测分数，我们将物体性分数（objectnessscore）乘以细粒度的类别分数。我们的方法是对R-FCN体系结构进行修改，其中位置敏感滤波器在不同的目标类之间共享来进行定位。...最近提出的全卷积（fullyconvolutional）分类检测器计算给定图像中目标的每类分数。其在有限的计算预算中显示出惊人的准确性。...图2：R-FCN-3000首先生成region proposals，这些region proposals作为输入提供给超类检测分支（如R-FCN），其，整体的预测每个超类（sc）的检测分数。...这种设置是重要的，因为这篇文章中的训练中使用了多任务损失。 ▌实验结果 ---- ? 表1：ImageNet中图像的数量和对象实例的数量和以及ImageNet分类（CLS）训练集的不同版本。 ?...图4：针对缩放和转换等各种变换的目标对象，显示了其物体性、分类和最终检测分数。 ? 表5：不同版本的RPN进行物体性计算的最终检测分数。 ?

1.2K60

机器学习都能预测未来了！Google华人博士在ICCV 2021发布新模型，打个鸡蛋就知道你要做煎饼！

如何在不同的时间尺度上对未来作出合理的预测也是这些机器模型的重要的能力之一，这种能力可以让模型预测出周围世界的变化，包括其他模型的行为，并计划下一步如何行动与决策。...但这一间隔在不同的行为和视频中变化很大，例如有的博主可能用了更详细、更长时间来制作冰淇淋，也就是说在未来的任何时间都有可能制作完成冰淇淋。...模型学习嵌入所有视觉和文本节点，然后在其他模式下仔细计算与起始节点对应的跨模式节点。这两个节点的表示都被转换为全连接层，预测了在初始模态下使用注意力的未来帧。...此数据集中的视频大致按主题区域分类，并且只使用分类为 Recipe 的视频，大约是数据集中的四分之一。 在338033个Recipe视频中，80% 为训练集，15%在验证集，5%在测试集。...对于MMCC，为了确定整个视频中有意义的随时间推移的事件变化，研究人员根据模型的预测，为视频中的每个帧对（pair）定义了一个可能的过渡分数，预测的帧越接近实际帧，则分数越高。

49520

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

在这篇文章中，我们将拟合神经网络，并将线性模型作为比较。 数据集 数据集是郊区房屋价格数据的集合。我们的目标是使用所有其他可用的连续变量来预测自住房屋（medv）的中位数。...下面绘制了模型比较： 交叉验证 交叉验证是构建预测模型的另一个非常重要的步骤。有不同类型的交叉验证方法。  然后通过计算平均误差，我们可以掌握模型。...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。 据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。...以下是线性模型的10折交叉验证MSE：  lm.fit < -  glm（medv~.，data = data） 我以这种方式划分数据：90％的训练集和10％的测试集，随机方式进行10次。...点击标题查阅往期内容 用R语言实现神经网络预测股票实例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 模型可解释性的说明 神经网络很像黑盒子：解释它们的结果要比解释简单模型（如线性模型）的结果要困难得多

62300

R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

数据集（训练）是一些乘客（准确的说是889人）的数据集合，比赛的目标是根据一些特征，如服务等级、性别、年龄等来预测生存率（如果乘客幸存下来就是1，如果没有就是0）。...使用subset()函数，对原始数据集进行子集，只选择相关列。 现在需要考虑其他的缺失值。在拟合广义线性模型时，R可以通过在拟合函数中设置一个参数来处理它们。...这个函数向我们展示变量是如何虚拟出来的，以及如何在模型中解释它们。 ? 例如，你可以看到，在性别这个变量中，女性将被用作参考变量。...Embarked中的缺失值，由于只有两个，我们将剔除这两行（我们也可以替换缺失值，保留数据点）。 data\[!is.na(Embarked),\] 在进行拟合之前，数据的清洗和格式化很重要。...测试集上0.84的准确度是一个相当不错的结果。然而，请记住，这个结果在一定程度上取决于我先前对数据的手动分割，因此，如果想得到一个更精确的分数，最好运行某种交叉验证，如k-fold交叉验证。

2.5K10

ForkGAN: Seeing into the Rainy Night

这方面的相关工作来自He等人[8]，其中作者开发了一个用于驾驶场景中的域自适应对象检测的多对抗性更快R-CNN框架。...它们的源域和目标域对涉及规则和雾蒙蒙的城市景观，来自两个天气条件相似的不同驾驶数据集的合成和真实数据。...相比之下，我们的方法具有更强的能力来捕捉这些弱信号并更好地保存它们。对于这个数据集，我们使用512*256分辨率进行实验。我们计算翻译的白天图像和相应的自然白天图像之间的SIFT匹配点的数量。...为了定量比较翻译质量，我们还计算FID分数，以测量表3中生成的样本分布和真实图像分布之间的距离。...在这些数据集上训练的模型一旦在不同的领域（如夜间）进行测试，就会出现性能下降。一种可能的解决方案是通过域翻译用带注释的白天图像来增加夜间数据，这样我们就可以最大限度地利用可用的注释。

29540

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

_堆叠循环层_ —这增加了网络的表示能力（以更高的计算负荷为代价）。 _双向循环层_ —这些_层_以不同的方式向循环网络提供相同的信息，从而提高准确性。...温度预测问题 在本节的所有示例中，您将使用生物地球化学研究所的气象站记录的 天气时间序列数据集。 在此数据集中，几年中每10分钟记录14个不同的量（例如空气温度，大气压力，湿度，风向等）。...您将使用前200,000个时间步作为训练数据，因此仅在这部分数据上计算均值和标准差以进行标准化。...您已经熟悉了应对这种现象的经典技术：丢弃（dropout），它随机将图层的输入单元清零，以便打破该图层所暴露的训练数据中的偶然相关性。但是，如何在循环网络中正确应用dropout并不是一个简单的问题。...在机器学习中， _不同_ _的表示_ 总是值得开发的：它们提供了一个新的视角来查看您的数据，捕获了其他方法遗漏的数据方面，因此可以帮助提高任务的性能。

1.2K20

【文本检测与识别-白皮书-3.1】第三节：算法模型 2

对于每个预测，水平位置（x坐标）和锚定位置都是固定的，这可以通过将conv5中的空间窗口位置映射到输入图像上来预先计算。检测器输出每个窗口位置上的k个锚点的文本/非文本分数和预测的y坐标(v)。...CTPN只使用边建议的偏移量来细化最终的文本行边界框。图4给出了几个通过侧细化改进的检测例子。侧边细化进一步提高了定位精度，导致SWT和多语言数据集的性能提高了约2%。...实验结果：CPTN选用ICDAR2011、ICDAR 2013、ICDAR 2015、SWT和多语言数据集作为实验的数据集，得到了如下的实验结果。...在不同的数据集中，图像分辨率有很大的不同。实验将SWT和ICDAR 2015的图像短边设置为2000，其他三个设置为600。实验将CTPN和最近公布的几种方法进行了比较。...图片图片Seglink在数据集IC13上的实验结果如表3所示。表3将SegLink与其他最先进的方法进行了比较。分数由中央提交系统使用“Deteval”评估协议计算。

47020
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券